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倪美佳

机器学习导包小汇总，还差随机森林/支持向量机没学，等学好再来完善

五、导包 1、画图包import matplotlib.pyplot as plt #画图软件 plt.style.use('ggplot')#画图的风格%matplotlib inline #在线显示 plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #解决中文乱码问题 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=F

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赵丽雯

MySQl常用函数复习

常用函数复习

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倪美佳

机器学习结果，用到的numpy pandas的函数跟用法

最近几个礼拜在学算法跟模型，发现前面的基础还有点忘，就回过去找了一些自己感觉机器算法还用得上的，自己感觉又蛮重要的

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gracejpw1117

阿里巴巴大数据计算平台Max Compute的机器学习算法

分类算法：LogisticRegression 、kNN 、GBDT 、DTC5.0 、RandomForest 、linearSVM 、nonlinearSVM 、NavieBayes 、Bayes 、Fisher判别、马氏距离判别、标签传播分裂等；回归算法：LinearRegression 、GBDT 、LASSO 、RidgeRegression 、Factorization Machine

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bowan.

方差分析：定性数据对定量数据的影响

方差分析：定性数据对定量数据的影响方差分析解决问题的步骤一、方差分析的数据结构二、方差分析的分析步骤用表格表示分析计算过程：1、单因素方差分析：2、不重复双因素方差分析：其中，关系强度系数：R2=(SSR+SSC)/SST3、可重复双因素方差分析三、excel中方差分析：数据——数据分析——方差分析：单因素方差分析——输入区域（所有数据包含第一行分类）——标志位于第一行（打勾）——输出区域单因素方

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Kevin66832

如何用SPSS进行二元逻辑回归分析？

题目是这样的：建立二胎生育意愿为因变量，家庭年净收入和一胎性别为自变量的逻辑回归模型。首先，二胎意愿属于二项分布，即只有两种情况（愿意和不愿意）因此，将二胎意愿列和一胎性别列量化（愿意-1，不愿意-0，男性-1，女性-0），数据如下：接下来把数据复制粘贴进SPSS软件，并设置名称和值标签~然后，在数据视图下选择分析--回归--二元Logistic将，二胎生育意愿设为因变量，家庭年净收入和一胎性别设

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赵丽雯

MySQL常用查询语句复习

忘得差不多了，重新整理，复习巩固下

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anranhui

数据可视化小tip——直方图

直方图：区间宽度并不是都相同的，频数和每个长方形的面积成比例。如下数据：错误案例：正确是案例：中间隐藏了一步，求解频数密度：要点：频数密度是指分组数据中频数的密集度。频数密度=频数/组距直方图是专门体现分组数据的图形，形似条形图，但高度等于频数密度——而不是频数。直方图每个长方形的宽与其分组宽度成正比。长方形按照连续数字标度绘制。直方图中每个组的频数通过长方形面积求出。直方图中长方形之间无间隔。直

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李名奎

回归分析的具体讲解

什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点

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M17051121193254

【数据分析与挖掘（二）】面试题汇总(转载)

面试题汇总https://blog.csdn.net/qq_35778860/article/details/98473705?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant

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PanHero_龙宝宝

终于迎来三天假期

开心开心开心开心

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LXM21

循环里的 _ 代表什么意思

如果不让for循环里变量带入计算，可以用_来表。为了规范，方便阅读，一般程序员在写迭代的过程当中，如果程序员写了_，说明他是想表达这个变量，不参与循环

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LXM21

梯度的概念

梯度是一个向量，包括大小和方向。梯度的本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

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gracejpw1117

大数据分析平台的演进之路

1、石器时代大数据技术刚起步时平台架构很简单，数据流从日志通过RSYNC(linux系统下的数据镜像备份工具)流入到Hive，然后通过Hive SQL语句统计分析，结果导入到MySQL，最后形成报表展示。整个流程的驱动基于Shell脚本完成，报表系统和数据处理是利用Java实现。所有业务需求都是手工处理，所有报表都要写Java代码开发，这个给开发人员造成了很大的工作量，并且用户获取数据周期长，速度

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LXM21

过拟合和欠拟合

模型在训练集上的误差被称为训练误差或经验误差，在测试集上的误差被称为泛化误差。在机器学习中，过拟合指模型在训练集上表现良好，在测试集表现很差，说明泛化误差超过了经验误差，拟合过度，模型泛化能力降低，只适用于训练集，通用性不强；欠拟合指模型在训练集中的表现就很差，说明经验误差大，如下图所示：过拟合：欠拟合：

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LXM21

L2范式和L1范式

Ridge: L2范式约束条件是一个圆，最优值好像都不等于 Lasso: L1范式约束条件，是一个带角的形状，最优值很容易在在拐点上找到，这个拐点正好是在坐标轴上L2范式：两个函数仅有一个交点的重要前提，就是这两个函数在这个点上所有分别计算出来的切线要一模一样，这个条件非常的苛刻L1范式，形状是有角的，在角的地方，切线是不唯一，是在范围之内的。所有右的等高线在碰过来的时候，条件很轻松，只要在这个拐

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陈革007

统计学: 相关系数的性质

性质1：r 的取值范围是 [-1,1]n |r|=1，为完全相关l r =1，为完全正相关l r =-1，为完全负正相关n r = 0，不存在线性相关关系n -1£r

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陈革007

统计学: 什么是方差分析(ANOVA)? ---analysis of variance

检验多个总体均值是否相等通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等研究分类型自变量对数值型因变量的影响一个或多个分类型自变量l 两个或多个 (k 个) 处理水平或分类一个数值型因变量3.有单因素方差分析和双因素方差分析单因素方差分析：涉及一个分类的自变量双因素方差分析：涉及两个分类的自变量

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陈革007

统计学: 什么是P 值? ---P-value

是一个概率值如果原假设为真，P-值是抽样分布中大于或小于样本统计量的概率n 左侧检验时，P-值为曲线上方小于等于检验统计量部分的面积n 右侧检验时，P-值为曲线上方大于等于检验统计量部分的面积 3.被称为观察到的(或实测的)显著性水平n H0 能被拒绝的最小值单侧检验n 若p-值 > a,不拒绝 H0n 若p-值 < a, 拒绝 H0 2. 双侧检验n 若p-值 > a/2,

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陈革007

统计学: 置信区间 --- confidence interval

由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正的总体参数，所以给它取名为置信区间用一个具体的样本所构造的区间是一个特定的区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值n 我们只能是希望这个区间是大量包含总体参数真值的区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个n 总体参数以一定的概率落在这一区间的表述是错误的

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